车联网数据这块儿最近真的挺火的,尤其是对车险行业来说。你知道吗,车联网通过无线通信、大数据、云计算等技术,能从车辆的各类传感器中获取大量数据。这些数据不仅能监控车主的驾驶行为,还能影响车险的定价。比如,基于行驶里程的车险(PAYD)和基于驾驶行为的车险(PHYD)都已经开始逐步使用这些数据了。
报告里详细了车联网数据的采集和流程,是数据的预,像行程划分、数据格式调整等环节。研究还讨论了驾驶行为因子的提取,包括里程、时长、速度等特征,这些因素和车险风险的关系挺紧密的,能够保险公司更加精准地评估风险。
这份报告里还了如何通过车联网数据来建立风险评估模型,了模型的性能,并提出了接下来的研究方向。,如果你对车联网如何影响车险定价有兴趣,这份报告值得一看。
车联网数据驾驶行为因子与车险风险相关性研究报告
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路线熟悉度对车险风险的影响
通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。
研究结果表明:
路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。
随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。
使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。
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将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间,分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。
0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高,车险出险频率越低。
2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高,车险出险频率越高的趋势,但存在一定波动性。
分析结果表明,2 公里可能是区分风险的一个临界值,但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子,故不再进一步探讨更可靠的临界值。
虽然行程里程分析具有一定风险区分能力,但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析,
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里面有不少技术面因子和盈利因子的实际应用,讲得蛮系统,逻辑也清晰。如果你正在搞量化回测或者在构建自己的选股模型,这份报告算是一个不错的参考材料。
你要是想拓展下思路,可以顺手看看这些相关文章,挺有意思的:
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数据集概览
这个数据集包含了丰富的信息,如车牌号、车辆位置信息(经纬度坐标)、转向角、GPS速度以及数据采集时间,为车辆行驶问题的建模分析提供了强有力的支持。
车牌号:作为每辆汽车的独特标识,是追踪特定车辆行为的关键信息,通过分析,可以研究车辆的行驶规律。
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结果解读:
R > 0: 表示正相关,即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较大值。
R < 0> 表示负相关,即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较小值。
R = 0: 表示不存在线性相关关系,但并不排除其他类型的关系。
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